李开复《连线》杂志专栏：新冠大流行将加速医疗AI革新

BlueDot所监测到的异状，正是数月后撼动环球的新型冠状病毒肺炎（Covid-19），这比天下卫生组织首度果真警示新冠病毒的时刻还要早上9天。

BlueDot的AI平台树模了人工智能技能对重大疫情能起到早期预警的坚守，已往几个月里，AI在这场环球抗疫战的很多方面施展了奇异浸染：从疫情猜测到筛检，从打仗警示到快速诊断，以前列无人配送到尝试室药物研发，人工智能助力防疫派上了不罕用场，为特定场景应用赋能。

跟着疫情在环球伸张，AI技能的创新应用也在各地相继落地。在韩国，基于地理位置的信息转达已经成为节制病毒撒播的重要器材，当人们接近确诊病例时，就会收到基于位置的紧张信息提示。在中国，阿里巴巴推出的AI算法可以或许在20秒内诊断出疑似病例（比人类检测快了近60倍），精确率高达96%。无人配送车辆很快被投入到人类难以遭受的场景，取代人类执行高熏染风险的运输使命。湖北、广东等省份的多家医院相继行使呆板工钱病人或被断绝家庭输送食品、药品和物资。而在美国加州，计较机科学家正在研发能长途检测独居老人康健环境的体系，一旦老人呈现身材非常症状，体系就会发出即时警报。

不外，今朝人工智能在民众康健系统的应用仍显零星也未成系统。坦白说，已往四个月内，AI在抗疫之战中的示意并不异常突出，我最多只能给它打分“B-”。新冠大风行袒露了我们的医疗体系的懦弱性：预警相应不充实、传递信息不准确、医疗物资分派不均、医务职员超负疲劳、医院病床紧绷、疫苗研发周期长等诸多痛点。虽然，AI的零星示意也有客观缘故起因：医疗系统可说是当代社会种种运转系统中最为伟大、陈旧不堪且难以变通的系统；且在新冠疫情袭来之前，我们并没有真正意识到医疗系统题目的紧要性，没有提前采纳响应的技能提防法子；最为要害的是，我们穷乏建构AI办理方案所需的大数据。

把眼光投向将来，我看到以下两个AI赋能医疗的乐观身分。

起首，作为AI燃料的医疗大数据已被激活。举例来说，呆板进修数据科学平台Kaggle组建了新冠病毒开放研究数据集，名为CORD-19。它将相干数据举办汇编，并把最新研究齐集收录，汇总的名目可被呆板读取息争析，以便于AI举办呆板进修。至今这个数据集收录了12.8万篇包括Covid-19、冠状病毒、SARS（非典范肺炎）、MERS（中东呼吸综合症）等关联术语的医学专业学术文章。

其次，眼下全天下的医学专家和计较机科学家都将精神齐集在办理疫情题目。X大奖基金会首创人彼得·戴曼迪斯（Peter Diamandis）预计，环球此刻有多达2亿名的医师、科学家、护士、技能专家和工程师投入防治冠状病毒的相干研发中，他们正在举办数以万计的尝试，并以“亘古未有的透明度和速率”共享信息。

3月16日Kaggle提倡“新冠病毒研究挑衅”，搜集与疫情相干的大量信息，包罗病毒的天然汗青、撒播和诊断要领、以及从过往风行病学研究中罗致的履历教导，辅佐环球各地卫朝气构实时把握最新环境，以做出基于数据的说明决定。该项目宣布后的五天内被赏识高出50万次，下载量逾1.8万次。在海内疫情发作后不到一个月，阿里巴巴便推出了一种AI算法，该算法基于5000多个新冠肺炎确诊病例举办实习，并关联到治疗后续诸如肺部白色阴影缩小等的成效追踪。随后，阿里巴巴将其云端AI平台向环球医疗专业职员开源，与相助搭档联手陈设更大批量的匿名数据，推出包罗疫情猜测、CT影像说明、冠状病毒基因组测序等模块。

据预计，现今环球医疗数据的局限每隔几个月就翻一倍。2019年一份包围19个国度AI医疗市场的研究预计，AI医疗市场的年复合增添率为41.7%，从2018年的13亿美元将增添至2025年的130亿美元，首要漫衍在六大规模：医院事变流程、可穿着装备、医学影像和诊断、诊疗打算、假造助手、以及最重要的药物研发，新冠疫情时代显露的各种需求，将加快AI赋能医疗的场景落地。

在后疫情期间，我等候AI将加快融入医疗系统，赋能并敦促医疗改良。个中深度进修（Deep Learning），即以一种高效要领运算海量、多维数据的手段，是AI团结医疗最为可期的机会之一。深度神经收集（Deep Neural Networks）作为AI的一个子规模，已经被用于医学扫描、病理切片、眼科搜查乃至结肠镜搜查，以得出精确而快速的算法判读。十几年后，不少国度和地域的医疗体验在AI赋能的浸染下将产生根天性改变。

AI赋能医疗，起首能简化及优化现有的医疗流程，譬喻医院的功课流程，保险履约的繁复流程。将AI与RPA（Robotic Process Automation 呆板人流程自动化）团结，可对某项事变流程举办智能拆解及优化，进而大大进步医疗体系的运营服从，预约看诊、保险理赔及其他流程性事变城市获得服从晋升。AI还能加速早期诊断信息的收录并实现自动化，AI技能所能处理赏罚的文本、说话、数字的体量，无论在数目上照旧精度上都是呆板级别，远非人类所及。

有了充实的医疗大数据作为基本，AI还能为每小我私人可能每个群体成立康健数据基准量表。当我们把握个别康健数据，就可以按照跟踪动态数据的颠簸变革，举办数据驱动的诊断，并对隐藏大风行疾病的征兆举办早期追踪研判。然而，再先辈的技能体系要做到真正有用，势必需要与既存的民众卫生警示和讲述机制形成高效链接，此类信息断层等于新冠疫情在早期发作时代存在的详细缺失。

再上一个条理的AI赋能表此刻助力新药研发、基因组测序、干细胞、CRISPR（基因编辑）等医学打破方面， AI模子和算法应用都有其用武之地。在制药行业，研发一种新药每每必要支付奋发的投入，某次乐成前必有多次付诸流水的失败试验，也连带耗损庞大的时刻和款子本钱。此刻，科学家们可行使AI呆板进修来模仿上千个变量，测试它们的复合效应会对人类细胞回响发生何种影响，这类AI新药研发的技能已被用于新冠病毒疫苗和其他疗法。创新工厂合投资总部位于香港的AI药物研发公司Insilico Medicine是首批对新冠病毒快速相应的企业之一，这家公司操作天生式化学AI平台计划出新药物小分子，以复制首要病毒卵白为靶标，早在2月5日便发布了这些小分子布局。AI为新药发现开发了一个新期间，用人工智能技能来调换药品研发周期的时刻和本钱，整个制药行业势将迎来雷霆万钧的厘革。

不久的未来，跟着医疗科学和计较机科学进一步融合，我们将进入一个全面自动化的AI期间，到时人们可以通过可穿着装备、生物传感器、智能家居检测装备等来确保自身和家人的康健。可穿着装备和其他物联网装备的数据质量和多样性大幅进步，将能发生一个有用的良性轮回。穿越到将来，下一场疫情在大范畴伸张之前就应该可以或许被跟踪、追溯、拦截并没落无踪。

或者再过15年，很多人的家里城市有AI小我私人助理顾问我们，帮着办理百口人的一般康健所需。呆板人可能无人机遇把我们的药品奉上门，假如必要举办手术可能外科治疗，凡是会由呆板人操纵，或由呆板人帮助人类外科医师完成。在将来，大夫和护士将把更多的精神放在呆板无法胜任的使命上，医疗专业职员及富有怜悯心的照顾护士职员，将同时具备护士、医疗技师、社会事变者、乃至生理咨询师的手艺。他们会行使经AI强化的诊断器材和体系，但更多的时刻会与患者雷同，安慰他们的伤痛，为他们提供情绪扶持。在我的想象里，15年后的医疗康健场景也许是这个样子的：

2035年一个冬季清晨，我醒来后就认为有点儿喉咙痛。我起家去洗手间，刷牙的时辰，洗手间的镜子通过红外传感器丈量了我的体温。刷完牙后一分钟，我的私家AI医师助剃头出了警报，表现我的唾液样本部门指数非常，并在稍微低烧。AI医师助剃头起我在家举办指尖探针采血。我在泡咖啡时，医师助理返回了说明功效，判定我也许是得了这个季候正在风行的两种流感个中一种。之后，我的AI医师助剃头起，假如我认为有须要接洽家庭大夫的话，有两个时刻空档可以跟她视频通话。通话之前，家庭大夫已经收到我全部症状的具体信息。她给我开了一种减充血剂和扑热息痛，一会儿无人机遇把药品送抵家门口。

虽然，凡涉及到病患医疗记录，就得谈谈隐私和数据掩护的要害题目。我以为，听凭有效的数据各自孤岛式的存在，不善加操作，不从中提炼有代价的信息，不消以敦促社会前进，是相等不认真任的做法。技能发生的题目应该由技能办理。跟着AI技能海潮而呈现的诸如数据掩护等题目，应该由更为创新的技能要领来应对。

好动静是，连年联邦进修（也被称为漫衍式进修）已经在数据掩护上取得了明显的盼望。基于联邦进修技能，患者的数据将永久不会分开地址的医疗机构、医院或小我私人装备处事器等原始存储装备，呆板进修模子将在独立的数据集基本长举办实习处理赏罚，再举办后续整合。联邦进修、同态加密，团结可信硬件执行情形等技能，将进一步确保数据的计较、传输、存储进程可以或许适配差异的隐私偏好，以因应差异国度与文化对付隐私掩护的需求差别。

这次新冠肺炎疫情还验证了一个究竟：整体人类运气是配合体，人们对将来运用AI等先辈技能共度难关寄予同等的期盼。已往，国际相助曾没落了环球延烧的天花，也险些革除了小儿麻木症。民众卫生无疆土，节制及消除风行病是个毋庸置疑的配合方针。在医学规模，每个国度都能从他国的研究基本上进修受益并联袂并进，环球化的数据科学，将进一步辅佐人类获取对康健和疾病最为深刻、最为全面的洞悉。

AI有潜力帮忙我们为下一次疾病大风行做更充实的筹备。这必要医学专家、AI科学家、投资者和决定者倾力协作，也必要存眷医疗保健规模的投资工钱智慧的企业家和科学家注入新一颠簸能。

经验这次疫情，我们应苏醒地意识到，要将人类医疗系统推往新的高度，实在必要倾尽环球之力。

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（编辑：湖南网）

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